Smoke Fire Detection YOLO

قمت بتطوير نظام ذكي يعتمد على تقنيات الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) للكشف عن الدخان والحرائق في الوقت الحقيقي باستخدام نموذج YOLO للكشف عن الأجسام.

يهدف المشروع إلى المساعدة في الاكتشاف المبكر للحرائق في الأماكن المختلفة مثل المصانع والمباني والغابات، مما يساعد على تقليل الخسائر واتخاذ إجراءات سريعة.

مراحل تنفيذ المشروع

1️⃣ تجهيز البيانات (Dataset Preparation)

تم جمع ومعالجة مجموعة من الصور التي تحتوي على حالات الدخان والحرائق، بالإضافة إلى صور بدون حرائق لتحسين دقة النموذج.

2️⃣ معالجة البيانات (Data Preprocessing)

تغيير حجم الصور (Image Resizing)

تنظيم البيانات وتقسيمها إلى Training / Validation / Testing

إعداد Bounding Boxes لتحديد مواقع الدخان والحرائق داخل الصور

3️⃣ تدريب نموذج YOLO

تم استخدام نموذج YOLO (You Only Look Once) لتحديد موقع الدخان والحرائق داخل الصور بدقة وسرعة عالية، مما يجعله مناسبًا للتطبيقات في الوقت الحقيقي.

4️⃣ تقييم النموذج (Model Evaluation)

تم تقييم النموذج باستخدام عدة مقاييس أداء مثل:

Precision

Recall

mAP (Mean Average Precision)

Confusion Matrix

5️⃣ الاختبار في الوقت الحقيقي

تم اختبار النموذج على فيديوهات مباشرة لاكتشاف الدخان والحرائق مع تحديد موقعها باستخدام Bounding Boxes.

نتائج المشروع

أظهر النموذج قدرة جيدة على الكشف المبكر عن الحرائق والدخان في الصور والفيديوهات، مما يجعله مناسبًا للاستخدام في أنظمة المراقبة الذكية وأنظمة السلامة.